Kiedyś byłem na warsztatach z podstawami machine learningu bazujących na Pythonie i dostałem tam dużo ciekawych materiałów dotyczących wykorzystania Pythona w uczeniu maszynowym, tutoriali bibliotek takich jak NumPy, Pandas czy matplotlib i przykładowych notebooków pokazujących analizę danych.
Tutaj link do tych rzeczy: https://github.com/samorr/Data-science-Python-tutorials
Bardzo polecam, szczególnie Python Data Science Handbook dla tych, którzy chcą zacząć sprawnie używać NumPy i Pandas, bardzo mi pomogło przed takimi przedmiotami jak Eksploracja danych czy Computer Vision and Photogrammetry. Poza tym tam i tu 00_Jupyter też bardzo fajne notatniki o IPythonie zawierający dużo rzeczy, o których nie wie się po prostu używając notebooków
Oprócz tego dla tych, którzy już się znają, w 01_cookbook jest dużo fajnych przykładów użycia różnych narzędzi, żeby obejść GIL w Pythonie, puścić coś na kartę graficzną, obliczenia symboliczne, przetwarzanie sygnałów, symulowanie procesów stochastycznych i dużo innych.